許仁鈺 薛義博 陳棖 石又升 胡林偉 張浩東
摘要:隨著國內科技的發(fā)展,各種各樣的算法隨之涌現而來。在當今這個時代,人工智能的發(fā)展與應用更加的廣泛,作為新型的智能優(yōu)化算法—獾算法,主要通過模擬蜜獾智能覓食行為來進行尋優(yōu),具有尋優(yōu)能力強,收斂速度快等特點,本文主要對該算法進行淺析。
關鍵字:蜜獾算法,智能優(yōu)化,種群
0.引言
蜜獾算法由Fatma A. Hashima等人于2021年提出,主要模擬了蜜獾的挖掘和尋找蜂蜜的動態(tài)搜索行為,因其實驗結果良好,結構簡單,故在未來具有廣泛的應用前景。
蜜獾算法(HBA)模擬了蜜獾的覓食行為,為了找到食物源,蜜獾要不嗅挖,要不跟隨蜜獾。第一種行為為挖掘模式,第二種行為為采蜜模式。在挖掘模式中,它利用自己的嗅覺來確定獵物的大致位置;當到達那里時,它會繞著獵物移動,以選擇合適的位置來挖掘和捕捉獵物。在采蜜模式中,蜜獾利用引導獾的位置直接定位蜂巢。
3.實驗結果:
HBA算法結構較為簡單,思路清晰。算法利用蜂蜜吸引度有效地保證了開發(fā)能力,有效的引導個體向最優(yōu)個體靠攏,同時密度因子確保了算法從勘探階段到開發(fā)階段的平穩(wěn)過渡,根據案例所獲取的測試結果如下圖所示。
參考文獻:
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[2]張巖,吳水根.MATLAB優(yōu)化算法源代碼[M].清華大學出版社,2017.
資助項目:國家級大學科技創(chuàng)新項目(基于Spark的校園網蜜罐系統的研究與設計,項目編號:201911488010?)。作者簡介:許仁鈺衢州學院2018級物聯網工程專業(yè)學生。